基于遗传算法的贝叶斯网络结构学习：控制参数的性能分析

我们提出了一种在贝叶斯网络领域进行结构学习的新方法。我们使用遗传算法的思想来解决从案例数据库中寻找最佳贝叶斯网络结构的问题。我们首先假设网络结构的节点之间存在某种顺序。这一假设对于确保遗传算法创建的网络是合法的贝叶斯网络结构是必要的。接下来，我们通过使用“修复操作符”释放顺序假设，将非法结构转换为合法结构。我们展示了实证结果并对其进行了统计分析。最佳结果是通过包含局部优化器的优秀遗传算法获得的。